基于手机信令的交通出行特征分析——以日照市为例

利用手机信令数据了解人口规模、职住分布、出行特征等指标,有助于城市空间规划与设施布局等的应用研究。原始手机信令数据需要经过一系列算法处理,才能提炼、分析相应指标。首先对手机信令数据的处理流程进行梳理,再介绍数据处理的关键算法及其参数确定方法,最后结合应用实践,对案例城市的人口岗位分布、居民出行特征及通勤特征开展分析,相关流程及方法可为类似项目提供参考。     

基于手机信令数据的高速公路客流特征分析——以广深高速为例

手机信号会定时与周围手机基站进行连接,通过对手机时空信号的分析,可有效的掌握交通出行的整个过程。以手机信令数据为基础,分析客流出行特征,通过挖掘客流的出发起终点、工作地及居住地等信息,可掌握高速公路客流的交通特性,为高速公路改扩建工程方案设计提供定量支撑。本文选取广深高速公路上的特征断面,通过分析客流手机信令数据,得出广深高速广州及东莞段主要以承担区域公路交通为主,深圳段主要以承担城市短途交通为主。     

轨道交通车站客流来源空间分析及接驳优化 ——以天津市为例

利用手机信令数据可在提取轨道交通出行链信息的基础上获得各车站的客流来源空间分布,并应用于交通规划中.首先,提出获取轨道交通出行链信息和车站客流来源分布的计算流程以及其中涉及的轨道交通基站检测、出行端点识别、轨道交通乘车信息提取等技术方法.其次,使用中国移动手机信令数据得到天津市轨道交通全网车站的客流来源空间分布.基于车站客流来源空间分布特征对车站进行分类,根据各类型车站的特点提出针对性的接驳改善策略.选取典型车站,对与其接驳的公共汽车线路进行走向与站点的优化设计.研究表明,不同轨道交通车站客流来源的空间分布形态具有差异性,利用手机信令数据可获取轨道交通车站客流来源的空间分布形态,为实现"一站一策"的精准接驳规划设计打下基础.     

交通大数据视角看广佛同城

广佛同城发展由来已久,是中国城市群中同城化程度最高的区域。简要分析广佛同城的交通基础设施发展演变历程,并基于模糊大数据(手机信令数据)和准确大数据(运行监测数据)对广佛通勤交通特征进行分析。结合手机信令数据对广州南站的客流组成及空间分布进行研究,对广州南站选址偏远问题进行解析。结果表明:广佛同城具有双向对等性的联系;地铁在同城化推进过程中起到重要的促进作用,拓展同城化活动范围;广州市机动车交通需求管理政策不够系统,非广佛车牌在通勤小汽车中比例超过40%,需要引起足够的关注;广州南站服务的客流中广州客流与佛山客流比为7:3,与对应的常住人口规模比例相当,初步实现了交通战略规划提出的共享理念。     

基于手机信令定位数据的居民出行时空 分布特征提取方法

为了得到可靠的居民出行时空分布特征,并为城市交通规划提供准确的出行现状数据,基 于手机信令定位数据设计了提取居民出行时空分布特征的方法。通过对重复冗余的手机数据进行 处理、运用地理信息系统将手机数据映射至所研究的交通区域、划分交通小区、定义出行识别、 建立OD矩阵及绘制出行期望线等出行数据挖掘,得到了居民的出行时空分布特征。为了验证设 计方法的可行性,以北京市的手机信令定位数据为例,提取出北京市居民的出行时空分布特征, 并将所得的结果与北京市第4 次综合交通调查的数据进行对比得出：两者的出行时间分布特征平 均偏差为0.78%,早晚高峰进出城方向比例的偏差为0.1,全市的出行发生量与吸引量的平均偏差 均小于3%。     

基于手机信令数据的旅游交通出行网络特性

为了合理开展面向区域城市群的旅游交通协同规划,以江浙沪皖地区的18个主要旅游城市为例,基于入境旅游者的手机信令数据构建了城市间的旅游出行网络,并运用节点结构指标和网络结构指标对其进行评价,定量分析了入境旅游客流在城市间的空间分布特征。研究结果表明：上海、杭州和南京等城市在区域旅游交通规划中起着重要的引领作用;连云港、徐州和盐城等城市需加强与核心城市之间构建高效的出行路径;城际间便捷的综合交通出行网络对于提升区域旅游的整体竞争力发挥着重要作用。     

基于手机话单数据的通勤出行特征分析 ——以深圳市为例

通过手机话单数据提取用户的出行特征具有可行性.然而,手机话单数据的稀疏性对提取居民出行时间特征造成困难.通过对深圳市手机话单数据的挖掘分析识别居民职住地,得到居民特征通勤序列,进而基于早、晚不同情况对居民通勤特征进行描述和分析.对比分析显示,通过手机话单数据得到的居民通勤距离和时间特征与居民出行调查结果较为一致,说明该方法可用以描述居民通勤特征.研究表明,深圳市居民通勤开始时间受通勤距离影响不大,大于10 km的中长距离通勤出行对应的平均通勤时间维持在一个比较稳定的值(45~50 min).     

基于手机信令数据的城市通勤出行特征研究

通勤交通出行特征是研究城市交通规划的重要数据基础,如何有效提取通勤出行特征成为研究城市居民通勤出行的关键。文章通过分析手机信令数据特性和通勤出行特征,利用手机信令数据挖掘的相关技术,建立通勤出行特征提取模型并进行实例研究,与传统的居民出行调查分析进行对比,验证利用手机信令数据进行通勤出行特征研究的可行性。     

基于手机传感器数据的出行特征提取方法

手机调查方法的已有研究较多集中于基于手机信令数据的宏观出行特征获取,而手机传感器数据在个体出行链微观出行特征提取方面具有优势.针对城市居民多采用组合交通方式出行的特征,研发智能手机应用软件,实现GPS数据(位置坐标与速度)、加速度计、服务基站、WiFi等传感器数据采集.运用小波分析、神经网络等数据挖掘技术分析不同交通方式出行数据差异,探索多种数据挖掘算法用于个体出行参数提取的可行性及效果.结合实际案例,总结应用手机传感器数据进行出行特征精细化提取的难点和技术关键.最后,探讨精细化个体出行数据在交通模型和理论优化方面的应用.     

基于多源数据的南昌市岗位类型与出行特征研究

就业岗位是交通需求建模的基础数据,包括不同类型岗位的空间分布及其出行特征.将手机信令大数据与"三调"用地数据、交通模型、"七普"数据、年鉴数据等进行融合分析,实现信令大数据中职住数据、出行数据的精细化扩样及其与地块性质的关联,并进一步对各类就业岗位的出行特征进行研究,包括岗位密度、交通吸引率、通勤距离、通勤速度、交通强...     

基于手机数据的城市交通大区OD分布估计 ——以旧金山市为例

在大数据时代,手机数据因普及率高、采集成本低等优点逐渐受到人们的重视.手机通信运营商在为手机用户提供通信服务的同时会记录每次服务的时空信息,因此利用手机数据可以挖掘出用户的位置信息,并应用于城市居民出行OD分布估计.提出以手机数据为基础对城市交通大区之间OD分布进行估计的方法.利用居民手机数据估计美国旧金山市各交通大区之间的出行分布,并结合居民出行调查数据对估计结果进行检验.结果显示基于手机数据的出行估计具有较高的可靠性.     

基于手机定位的实时交通数据采集技术

交通数据采集是建设智能交通系统的首要环节,如何通过较为经济的方式及时获得质量可靠的交通数据是当前国内外交通数据采集面临的重大问题。首先介绍了手机定位技术应用于交通数据采集的发展背景和需求,同时介绍了TDOA,A．GPS,CELL ID with TA,Handover等常用定位技术,并对其定位精度进行对比。分析了基于手机定位技术的交通数据采集技术的关键问题,总结了近年国外高校、交通研究机构的主要研究成果和项目经验,最后提出进一步需要解决的问题。     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

基于狄利克雷过程混合模型的城市活动聚类方法研究

手机信令数据不仅记录个体出行轨迹，也为分析城市活动空间分布特征提供了基础.本文提出一种基于狄利克雷混合模型的城市活动特征聚类方法，以手机信令提取居民出行OD为基础，将每个基站的到发出行量作为表征该基站所处空间位置的活动特征，研究特征的聚类方法.引入狄利克雷分布作为先验分布，由中餐馆模型推定特征聚类数量.与其他聚类方法相比，该方法最大的优点在于无需事先指定聚类数量，避免了传统聚类方法的缺陷.将本文方法应用到三亚市城市活动特征聚类当中，结果能够有效地反应不同城市功能组团的活动特征.     

基于狄利克雷过程混合模型的城市活动聚类方法研究

手机信令数据不仅记录个体出行轨迹，也为分析城市活动空间分布特征提供了基础.本文提出一种基于狄利克雷混合模型的城市活动特征聚类方法，以手机信令提取居民出行OD为基础，将每个基站的到发出行量作为表征该基站所处空间位置的活动特征，研究特征的聚类方法.引入狄利克雷分布作为先验分布，由中餐馆模型推定特征聚类数量.与其他聚类方法相比，该方法最大的优点在于无需事先指定聚类数量，避免了传统聚类方法的缺陷.将本文方法应用到三亚市城市活动特征聚类当中，结果能够有效地反应不同城市功能组团的活动特征.     

上海市第五次综合交通调查新技术方法实践

如何使人工调查与数据挖掘相结合,是高效经济地进行综合交通调查的关键.上海市第五次综合交通调查在调查方案设计、项目设置上更加注重项目的全面性和关键性、数据的多元性以及内容的针对性,数据采集手段上首次采用个人手持终端,并利用公共导航地图云技术进行地址精确定位.在抽样和扩样技术方面,主要提出居民出行调查的抽样和扩样方法.在信息数据挖掘方面,分析了遥感用地、手机信令、车牌识别和车载GPS数据的挖掘技术和方法.最后阐述了综合校核的主要思路和小客车特征数据的校核方法.     

基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法

为统计旅游交通的客运量，分析公路交通运输需求，优化运输组织，合理构建“快进慢游”综合交通旅游网络，研究提出基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法。通过划定景区边界，设置停留时间阈值，识别手机用户的游客身份；同时，借助地图工具批量计算信令发生位置间的出行路线与行程时间，匹配实际公路网。实例分析结果表明，手机信令数据能呈现手机用户的出行轨迹，且信令数据的位置轨迹与公路线位走向结合密切。在人们越来越依赖地图导航软件规划出行路径的背景下，利用该方法能更准确地识别景区游客并估计游客往来景区的出行路径。     

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第29届奥运会期间,北京交通面临来自大量的赛时观众、游客出行的奥运需求以及城市自身的交通需求,交通形势严峻。做好赛时交通供给的主要方式之一—城市公共交通的保障工作成为奥运会顺利进行的前提。本文在研究常规和赛时需求管理政策下的公共交通客流特征的基础上,分析其客流在高峰日和开闭幕式的时间分布与场馆周边、大型集散枢纽和通道的时空分布特性,分别针对公共（电）汽车、轨道交通和出租汽车提出公共交通系统交通保障方案,运用公交模型核算赛时城市公共交通运力供给能力,证明公交系统有足够的服务水平和能力,满足奥运举办和城市运行的交通需求。